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Big Data et intelligence artificielle

Carole Céard relu M-L.G. - 27/10/2017

Des technologies à la croisée des sciences du numérique et des sciences humaines et sociales pour Nozha Boujemaa

Nozha Boujemaa - © Inria / Photo S. Tetu - La Company

Cette année, la Commission européenne et la BDVA (Big Data Value Association) s'associent pour organiser le « European Big Data Value Forum »  (EBDVF) qui se tiendra au Palais des Congrès de Versailles du 21 au 23 novembre 2017. Inria est partenaire et coorganisateur de cet événement européen consacré aux Big Data . Cette première édition réunira des professionnels de l’industrie, des chercheurs et des décideurs politiques pour discuter des enjeux et des opportunités de l'économie européenne des données et de l'innovation par les données en Europe.

Rencontre avec Nozha Boujemaa, directrice de recherche et directrice de l’Institut DATAIA (Sciences des données, intelligence & société), pour en apprendre davantage sur cet événement et sur les défis et enjeux des technologies Big Data et de l'intelligence artificielle en France et en Europe.

> Inria est fortement impliqué dans l'organisation de cette première édition de l'EBDVF. De quoi s'agit-il exactement ?

Nozha Boujemaa : L'EBDVF propose des conférences thématiques et des présentations qui porteront sur des applications industrielles avancées des technologies Big Data , des cas d'études innovants de l'économie des données, des visions d'avenir inspirantes et des réflexions concernant la politique européenne et le financement de la R&D&I[1] dans ce domaine.

Cette édition est axée sur le thème de l’intelligence artificielle de confiance pour l'industrie du futur  (Trusted AI in Smart Industry ). Les données sont désormais omniprésentes dans les contextes personnel, professionnel et industriel. De plus en plus de services numériques font appel à des décisions algorithmiques dans de nombreux domaines allant du traitement des données personnelles aux données sensibles dans les systèmes industriels embarqués critiques . La transparence et la responsabilité de ces systèmes algorithmiques basés sur des données revêtent de plus en plus d'importance pour la confiance dans les services numériques dans les contextes B2C[2] et B2B[3]. Ils constituent des facteurs de compétitivité pour l'innovation pilotée par les données.

Lors de cet événement, nous aurons l'occasion d'échanger avec une pluralité de professionnels en charge de la transformation numérique issue du monde industriel comme Airbus , Vodafone , Siemens , Thales et bien d’autres, du monde académique avec des chercheurs du Max Planck Institute , d’Inria, de Sciences Po mais aussi des institutionnels comme la Commission européenne, par exemple.

 

> L'intelligence artificielle (IA) et les Big Data sont deux technologies en plein essor dont la convergence offre de nouvelles perspectives. Quels sont les enjeux d'une telle alliance ?

Nozha Boujemaa : En réalité, la séparation des deux est tout à fait artificielle, c’est le cas de le dire ! Il y a une dualité forte entre les données et les algorithmes qui leur donnent du sens et permettent d’en extraire la connaissance et l’aide à la décision. Les données sans les algorithmes de traitement de leur contenu représentent une masse inerte, sans aucune valeur . Les services innovants issus de l’intelligence artificielle reposent sur les données qui ont servi à les entraîner, les tester et les concevoir. Un algorithme, quelle que soit sa performance, ne peut fournir des résultats porteurs de sens que s’il dispose des données appropriées au problème à résoudre. Les données sont le carburant essentiels des algorithmes de l’IA .

Aujourd’hui, s’il est vrai que les algorithmes d’apprentissage sont pour la plupart partagés en open source , on constate en revanche que les données ne le sont que rarement et/ou difficilement.

 

> Quels sont les défis qu'Inria relève dans le domaine des Big Data et de l'intelligence artificielle ?

Nozha Boujemaa : Les domaines dont nous parlons posent de nombreux challenges de nature différente. Inria a travaillé cette année à l’élaboration de son plan stratégique scientifique. On y trouve de nombreux défis relatifs aux sciences des données et aux différents domaines d’application avec un fort impact technologique et social. 

Je me limiterai, ici, à un seul exemple de challenge ; je serai donc loin d’être exhaustive : il s’agit du développement des méthodes éthiques et "responsables par construction" pour permettre d’offrir des services d’intelligence artificielle qui auraient la confiance de leurs utilisateurs qu’ils soient citoyens ou professionnels.

C’est justement le sujet que j’ai choisi pour EBDVF cette année, étant convaincue de l’aspect critique de la confiance numérique sur le déploiement de l’économie numérique. La transparence et la redevabilité des systèmes algorithmiques représentent des enjeux à la croisée des sciences du numérique et des sciences humaines et sociales.  

 

 

[1] Recherche & Développement & Innovation

[2] Business to consumer

[3] Business to business

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